课程主页: https://www.coursera.org/learn/introduction-statistics-data-analysis-public-health
课程概述
欢迎参加《公共卫生统计与数据分析入门》课程！本课程旨在教授统计分析的核心构建模块，包括变量类型、常见分布、假设检验等。同时，它将使您能够处理以前未见过的数据集，描述其关键特征，了解其优势与独特之处，进行基本分析，并基于均值和比例构建和检验假设。通过本课程，您将获得扎实的统计分析基础。
课程大纲
公共卫生中的统计学简介
统计学在公共卫生研究和实践中发挥了至关重要的作用，您将通过两个案例了解这一点：一个来自18世纪伦敦，另一个由联合国提供。进行研究的第一步是定义研究问题并将其表达为可检验的假设。通过媒体中的例子，您将了解到有效和无效的研究问题定义，有机会从一些真实的新闻故事中定义研究问题。
变量类型、常见分布与抽样
本模块将介绍统计分析中的一些关键知识：变量类型、常见分布和抽样。您将了解“良好行为”数据分布（如正态分布和泊松分布）与公共卫生数据集中常见的实际分布之间的区别。
R与RStudio简介
接下来，您将开始使用强大的完全免费的统计软件R及其流行的界面RStudio。通过水果和蔬菜消费的示例，您将学习如何下载R，导入数据集并运行基本的描述性分析，以了解变量。
R中的假设检验
在课程的早期，您已经学会如何定义研究问题和可检验的假设，现在您将学习如何在R中进行假设检验并解释结果。由于所有医学知识源自患者样本，因此随机和其他类型的变异意味着您从样本中测量的结果（例如，平均体重指数）不一定与整个群体相同。因此，在呈现平均BMI时，您必须在估计中纳入不确定性。这涉及到p值和置信区间等基本的统计分析概念，您将看到如何对均值和比例进行此类计算。
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